atomic
在多线程的场景中,我们需要保证数据安全,就会考虑同步的方案,通常会使用synchronized或者lock来处理,使用了synchronized意味着内核态的一次切换。这是一个很重的操作。
有没有一种方式,可以比较便利的实现一些简单的数据同步,比如计数器等等。concurrent包下的atomic提供我们这么一种轻量级的数据同步的选择。
class MyThread implements Runnable {
static Atomicinteger ai=new AtomicInteger(0);
public void run() {
for (int m = 0; m < 1000000; m++) {
ai.getAndIncrement();
}
}
};
public class TestAtomicInteger {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MyThread mt = new MyThread();
Thread t1 = new Thread(mt);
Thread t2 = new Thread(mt);
t1.start();
t2.start();
Thread.sleep(500);
System.out.println(MyThread.ai.get());
}
}
在以上代码中,使用AtomicInteger声明了一个全局变量,并且在多线程中进行自增,代码中并没有进行显示的加锁。以上代码的输出结果,永远都是2000000。如果将AtomicInteger换成Integer,打印结果基本都是小于2000000。
也就说明AtomicInteger声明的变量,在多线程场景中的自增操作是可以保证线程安全的。接下来我们分析下其原理。
原理
这里,我们来看看AtomicInteger是如何使用非阻塞算法来实现并发控制的。
AtomicInteger的关键域只有一下3个:
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.serializable {
private static final long serialversionuid = 6214790243416807050L;
// setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
private static final long valueoffset;
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectfieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new ERROR(ex); }
}
private volatile int value;
/**
* Creates a new AtomicInteger with the given initial value.
*
* @param initialValue the initial value
*/
public AtomicInteger(int initialValue) {
value = initialValue;
}
/**
* Creates a new AtomicInteger with initial value {@code 0}.
*/
public AtomicInteger() {
}
......
}
这里, unsafe是java提供的获得对对象内存地址访问的类,注释已经清楚的写出了,它的作用就是在更新操作时提供“比较并替换”的作用。实际上就是AtomicInteger中的一个工具。
valueOffset是用来记录value本身在内存的编译地址的,这个记录,也主要是为了在更新操作在内存中找到value的位置,方便比较。
value是用来存储整数的时间变量,这里被声明为volatile。volatile只能保证这个变量的可见性。不能保证他的原子性。
可以看看getAndIncrement这个类似i++的函数,可以发现,是调用了UnSafe中的getAndAddInt。
/**
* Atomically increments by one the current value.
*
* @return the previous value
*/
public final int getAndIncrement() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}
/**
* Atomically sets to the given value and returns the old value.
*
* @param newValue the new value
* @return the previous value
*/
public final int getAndSet(int newValue) {
return unsafe.getAndSetInt(this, valueOffset, newValue);
}
public final int getAndSetInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
//使用unsafe的native方法,实现高效的硬件级别CAS
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var4));
return var5;
}
如何保证原子性:自旋 + CAS(乐观锁)。在这个过程中,通过compareAndSwapInt比较更新value值,如果更新失败,重新获取旧值,然后更新。
CAS相对于其他锁,不会进行内核态操作,有着一些性能的提升。但同时引入自旋,当锁竞争较大的时候,自旋次数会增多。cpu资源会消耗很高。
换句话说,CAS+自旋适合使用在低并发有同步数据的应用场景。
Java 8做出的改进和努力
在Java 8中引入了4个新的计数器类型,LongAdder、Longaccumulator、DoubleAdder、DoubleAccumulator。他们都是继承于striped64。
在LongAdder 与AtomicLong有什么区别?
Atomic*遇到的问题是,只能运用于低并发场景。因此LongAddr在这基础上引入了分段锁的概念。可以参考《JDK8系列之LongAdder解析》一起看看做了什么。
大概就是当竞争不激烈的时候,所有线程都是通过CAS对同一个变量(Base)进行修改,当竞争激烈的时候,会将根据当前线程哈希到对于Cell上进行修改(多段锁)。
/**
* Table of cells. When non-null, size is a power of 2.
*/
transient volatile Cell[] cells;
/**
* Base value, used mainly when there is no contention, but also as
* a fallback during table initialization races. Updated via CAS.
*/
transient volatile long base;
/**
* Padded variant of AtomicLong supporting only raw accesses plus CAS.
*
* JVM intrinsics note: It would be possible to use a release-only
* form of CAS here, if it were provided.
*/
@sun.misc.Contended static final class Cell {
volatile long value;
Cell(long x) { value = x; }
final boolean cas(long cmp, long val) {
return UNSAFE.compareAndSwapLong(this, valueOffset, cmp, val);
}
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long valueOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> ak = Cell.class;
valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(ak.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}
可以看到大概实现原理是:通过CAS乐观锁保证原子性,通过自旋保证当次修改的最终修改成功,通过降低锁粒度(多段锁)增加并发性能。
Refrence:
https://mp.weixin.qq.com/s/aw6OXC9wkxH42rCywNd7yQ
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